対象
AIの導入が止まる最大の理由は、対象が大きすぎることです。「全社で活用」ではなく「この業務」。減る時間が見える単位まで絞れば、判断も、成果も、速くなります。
実装は、御社が既に持つ基盤（NotionやCopilot等）の上に行います——基盤が進化するほど、実装は速く、安くなります。
業務の選び方
毎日・毎週、必ず発生する。
時間を食う・ミスが許されない・属人化している。
始まりと終わりがはっきりしている。
一部の人ではなく、部門全体で発生する。
初期構築では、この基準で業務を棚卸しし、効果の出る順に並べてご提案します。
進め方
業務の棚卸し・AI適用マップ・ROI順の優先順位づけ（診断）を含みます。第1週に実データで「どこまで動くか」を確定してから構築し、確定した範囲が翌月から回り続けている状態で初期構築を終えます。
毎月の実行、基準の改訂、例外の吸収。減った時間を毎月実測して報告します。
隣接業務へ。御社の用語・帳票・判断基準を覚えた分、2本目以降は速く正確になります。
導入後
納品して終わりにしません。データのやり取りは貴社の普段の方法のまま（メール・共有フォルダ等）——専用システムの導入も、操作の習得も不要です。月額の運用では、次の4つを回し続けます。
減った時間を毎月実測し、数字で報告します。「効いているか」を感覚でなく事実で確認できます。
現場のフィードバックを反映してエージェントを直し、効きが確認できた隣接業務へ広げます。
帳票・ルール・体制の変更にエージェント側を追従させます。「業務が変わったら使えなくなった」を起こしません。
稟議・監査に出せる形で、利用ポリシー・操作ログ・判断の記録を維持します。
業務例
稟議・監査対応（利用ポリシー・ログ・証跡の整備）までセットで。秘密保持契約（NDA）を締結のうえ、お預かりするデータはAIの学習に使われない環境で処理します。
現地ワークショップ込みで真因から特定する場合は、業務データ診断（100万円〜）から始められます。
担当
提案する人と、作る人が、同じ。だから要件が途中で落ちず、提案の熱が、そのまま“動くもの”になります。
村山 悠太
ゴムマリ株式会社 代表取締役
どの業務を削るかの目利きから、実装・運用までを同じ人間が担います。現場の用語・帳票・例外を聞いた本人が組むから、要件が途中で落ちません。
ほかのサービス
FAQ
窓口となる担当者1名と、対象業務の資料・データだけで始められます。全社的なシステム導入や研修は不要です。必要な接続（社内ツール等）は初期構築の中で一緒に整理します。
初期構築の第1週に、お預かりした実データで「どこまで動くか」の範囲を確定させてから構築に進みます。全部が対象にできない場合も、確定した範囲が翌月から回り続けている状態で初期構築を終えます——動かないものを納品しないための進め方です。
つながります。MCP等の接続技術で基幹・kintone・freeeなどの社内システムと連携し、現場の実データで動かします。
「使ってもらう」のではなく「業務が減る」設計にします。初期構築で減った時間を実測し、現場の声で直してから広げる——使われないAIを納品しないための進め方です。
窓口と責任は代表に一本化——提案した本人が成果まで責任を持ちます（要件から運用まで、理解が切れない体制）。実務はAIエージェントの編成が回すため、分業の伝言ゲームがなく、規模にも依存しません。この編成は自社の業務で毎日動かしているものです。納品物と運用手順はすべて文書化し、属人化を防ぎます。
秘密保持契約（NDA）を締結のうえ、お預かりしたデータはAIの学習に使われない環境で処理します。接続先の許可リスト・操作ログなど、稟議・監査に必要な整備もセットで対応します。詳細は情報セキュリティ基本方針をご覧ください。
